零代码使用腾讯TBP打造智能对话机器人

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心疼你独自一人承担生活的苦难，寂寞夜里陪伴你的只剩无人倾诉的压抑和无处安放的焦虑。养个宠物，它却不能get到你的“宠言宠语”。找个伴侣，还要浪费吵架的时间和精力。回到家里，只能浸泡在“循环唠叨式“母爱的沐浴。当一我的在你身边活的恰到好处的时候，就是在成全你，作本身！这样的人已经出现，只是你还不知道而已。如今就教你构建只属于你的智能对话机器人，带你找回那个最轻松的本身。

本期腾讯大学大咖分享课程邀请到了腾讯 AI 技术专家叶聪老师分享零代码使用腾讯TBP打造智能对话机器人。叶聪老师是腾讯智能对话平台TBP技术负责人、总架构师，带领团队完成了TBP产品的从0到1。前美国亚马逊 AWS 人工智能技术经理，负责领导开发了Amazon Alexa 智能语音助手背后的 AI 云服务Lex。

本期课程分为五个部分：

1. 作智能对话机器人的原因
2. 研发痛点和难点
3. 智能对话技术
4. 如何用app构建智能对话
5. 最佳实践案例

1、为何咱们要作智能对话

从计算机发展至今，人机交互已发生巨大变化。第一代的是键盘和鼠标。键盘鼠标帮助整个计算机覆盖了30%的人口。这30%人均可以经过键盘鼠标去操控计算机系失误，他想要的信息是拿到他想要的答案，第二代的智能交互是触控交互。但它成本高。使用手机阅读新闻发送消息的时候，就是人与硬件的交互，这种方式已经覆盖了大概2/3的人口，剩下的那1/3， 就须要智能对话的技术来解决。若是正常对话未来在全部的设备上获得的应用，那咱们全世界的全部的人，无论他在用任何一种语言，均可以经过咱们的智能对话机器人来操控全部他想要操控的设备，去输入全部他想要输入的信息。今后 AI 对话设备将变得无处不在。

智能对话无处不在，智能对话影响人类生活。目前咱们智能对话其实已经深刻了生活的各个方面。 包括语音搜索，智能硬件，语音消息转写，语音助手。以及语音输入法。这些东西天天你们都会用到。包括咱们左下角的那个是咱们的智能音箱。也是如今你们很热衷去研究和使用的一个设备。

经调研，发现我的用户使用 AI 能力主要缘由有3点：

1. 便捷，就是用更快速的方式，咱们能够去使用到一些ui的能力.
2. 高效，把复杂的东西，利用人工智能变的自动化或者半自动化来减轻咱们的总体的工做量。
3. 天然，能实现和人类的天然交流而不是简单的由人操控，实现我的用户AI能力的主要诉求。

有些用户主要为了帮公司降本增效。在大量to B 用户中间，有不少工做须要人工解决，好比人工客服外呼人员，还有一些内部管理人员，智能问答技术能够部分代替人工的工做。目前来看，使用的趋势已经很是的明显，在智能客服和智能外呼的领域已经获得了不少客户的承认，相关技术在不少to C领域，好比公众号小程序的客服上也获得了普遍使用。

结合我的用户和企业用户痛难点，打造智能对话发展的源泉和根基。首先它能提供天然的交互能力，能够模拟人工和人类的交流，让用户在使用时，不会产生机械交流感的一种真实场景体验。其次是接入场景多样性。赋予机器人在不一样场景下提供服务的能力。

2、研发痛点和难点

首先须要懂得语言学的基本概念，语法搭配。其次须要有高等数学能力。

例如，举例论证偏微分方程，几率论。 同时，要有必定的上传能力，把算法转变成代码的能力，拓展能力等。

其次是高维空间的抽象思惟能力。工做量大，门槛高，致使不少人放弃。

智能对话的核心技术结构图以下。

一个用户在使用对话平台去和基线交流时首先用户的语音素材进来后，系统会把语言转换成机器能够理解的文字。而后天然语言理解会识别文字，从中提取到适当的意图信息和槽位解析，针对已经提取的信息，结合对话管理和策略优化能力整合最合适的答案。答案列表用来择优选择最佳回复，生成为人类可理解的文字。 最后经过TTS语音合成，文字转换成语音呈现给用户，这就是一整套流程。

左边的部分是由腾讯云智能语音服务支撑的。中间是核心的智能对话平台，右边是各种对话模型服务。以前内部大致结构是每一个用户的问题进来之后，通过天然语言理解，核心要素会被分红不一样类型。例如，任务型，闲聊型，百科型，根据不一样机器人的反馈结果会生成一个列表，根据用户说这句话的情绪上下文，还有一些个性化配置，最后生成一个最终答案。整个平台内部机器人的整合和协同合做很是重要。

智能对话和天然语言理解中两个核心要素：意图和槽位。

意图反应用户需求，在对话系统中，每个意图都与现实世界中的某个需求点对应。指完成一个目的，与机器人对话发出的指令就是意图。意图的类型也有不一样

简单的意图如左图。多级意图是分层的，在实际应用中，咱们也会对机器意图有人工干预，好比一些敏感词等，让机器人人性化的同时避免敏感词汇。

目前来讲 每个模型，只在某一个特定场景下实现效果相对较好。

既然算法没有特别完美，因此须要经过一些半人工的方法帮助他优化，主动学习就是app也是很是重要的一点。机器自己会内建这样的能力，人工按期梳理。用机器人命中和命中的case，核心是去抽取值得用户标注的信息，用户使用简单选择意图的这个分类，这个说法就会自动添加进去。机器人在下一次用户再说一个相似词汇时，就会100%的命中。

一个很核心的概念是槽位，英文是slot，是指从句子中抽取出的特定概念，它包含最核心的信息。例如，我想去北京，北京这个名词是一个地点，这个中国城市，这就是一个槽位信息。在槽位信息中，相关内容例如地名就是槽位中间的内容，咱们通常把关焦做词典。

机器人在获取用户输入信息的过程，英文叫填槽（Slot Filling）。填槽就是把用户输入的信息，中间核心要素转换成机器人可以理解的语言，提取出来。

填槽过程当中难点有不少。首先，一个很传统的填槽方式是基于规则的天桥。就是设定一个模板，好比假设一个订机票的机器人。机票的机型首先要提取到，就是出发地和目的地。这两个信息能够根据规则填上去来解决。把它抽象成一个规则就弱了，用户的输入能够持续套用，而后提取出相关信息，但实际上也会形成不少问题，由于咱们体育部的最优和全局的自由是不同的，过多的模板会产生串扰，好比同一句话，同时知足多个模板，很难判断用哪个，几乎没有很好的解决方式，并且随着规则愈来愈多，维护成本升高，加入新规则时，很难保证不破坏原有规则以及一些特殊状况。因此出现了将实体识别做为填槽结果。这是目前普遍使用的一种方式。但仍然会形成一些问题。

例如，假设用户说：我想去听七里香中的借口。从人的角度来说，这句话是容易理解的。可是对机器来讲否则，里面是有好多种可能性的。它提取到了七里香和借口这两个信息，但同时它有多是专辑名或者是歌曲名。此时，并不能简单的把前面那个词汇当作专辑名然后面的当作歌曲名，由于用户有可能换词汇的表达顺序，这样结果是颠倒的。因此若是只是使用规则填槽的话，咱们就须要海量的槽。

为了适配作一种很简单的场景，能够明显知道是得不偿失的。因此要前一种更好的方式就是将实体识别做为嵌套的结果，可是同时要考虑这些槽位之间的关系。好比，若是七里香是个专辑名，那歌曲名就只多是接口，反过来也是同样。

利用这种方式，可以将词典和模型识别的实体结果一块儿作排序，可以减小模型错误所带来的影响。同时，会链接一些外部的知识库。好比，特定的用户，还有一些外部的知识点和其余用户是不同的，咱们作的时候也能够把这些外部的兴趣加入总的模型里面，再作排序，这就比原先的排序结果更准确也更适合这种场景。例如它得出的是一个分数，能够理解为咱们会用它来作排序，但它不是准确率，只是一个相对分数，用它来排的那一种结果是最可信的。另外一点就是从用户的说法中去提取有效信息，相对关系只是其中的一种。若是想要更多的信息，让这个软件更加科学，还有更多的信息能够抓取。将两三个词创建一种关联关系，还有槽位的长度。能够认为若是一个槽位的长度越长，它被识别的可能性会越高，槽位的长度若是越长，获得真实信息的几率就更大。好比大辞典中的两个小词典，若是一句话同时都命中了，就要考虑它们之间的互相包含，这样也能够帮助咱们把排序变的准确，最后用不一样语言模型的分数进行综合。可能训练的多个模型会利用模型之间的一些不一样的特性，最后会整合出一个结果。接下来统一把这些点所有提取出来，这样能够将他们封装到一个统一的网络。

Feature Extract就是特征提取的接口，不须要单独为某一种状况设置一个接口和模型，很是方便，一切在平台内部的用户在使用时不会有感知，但实际上内部已经把全部的因素所有考虑进来了。联合排序的模型使意图的和槽位能够相互联动，一组槽位的总体全局最优解是最活跃的。咱们能够给出Ranking的联合模型。意图识别大概分几个步骤，首先根据不一样的意图或生成候选的。其次根据后台的结果提取出特征。再次根据不一样的模型生成的特征进行一个联合排序，最后生成一个最终的结果。目前根据测试结果显示，这种方式展示的效果会很是好。并且它的性能也很是高，在对整个机器消耗不大的状况下，下面的结果已经接近了最好的效果。若是已经提早知道了意图，它就会对用户的话语打上了一个意图，咱们知道哪一个意图命中的是正确的，而后再计算分数。而模型是咱们不知道意图是什么，让它先匹配意图，再经过综合的排序方式生成最后的结果。这两种方式中，由于算法几乎接近了预知意图的效果。要找到两句话的类似性，好比再想变动意图的时候、用户说法不精准时，如何获取用户的言语和配置意图是否一致？因为咱们的说话是通过很长时间训练的，并且平时生活中使用的那一种语言，容易理解两句话可能语境不同、倒叙的话多是一样的意思，人能够理解，可是机器就很难。例如，你是谁？我是谁？这个看起来咱们理解是彻底不同的，可是机器找不出明显区别，都是再问是谁，因此很大程度上来讲这两句话，在机器来看是一个意思。简单的使用Word Embedding这种方式，咱们认为结果是相似的，但实际上并不相似。再尝试使用蓝山网络。网络就是用户的一个因素进来之后，能够认为是两个类似的模型。不一样的模型体现出不一样的特征，最后结合这两个特征调整他们的权重。利用这种方式，使模型提高准确率，更加智能化。除了兰生网络，还有CNN神经网络。从最开始按照这个CNN，替代总体训练速度。模型响应时间小于50毫秒。若是使用传统的爱人，它的性能通常会在100到200毫秒之间，达不到要求，这也是为何会有优化动力不断去铺时，这样的app能的边境。

为了优化差别，咱们作了不一样的尝试，例如不一样尺度的卷集合。而后经过大量测试发现，虽然贝斯的解决方案。模型效果是不错的，也是常见使用的。除此以外还有更深层的，就是使用一种剪辑和经过简单的深度叠加来提取更多尺度的信息。

挖掘对话深层兴趣的方法。不只是网络结构的增长，文林白领和china办理就是。问词语的一些白领和文字的明白点混合使用质量方式能够避免，假设一个词，不在咱们的四点钟。由于四点是有限的，就会去找关于他的文字信息能够对他进行猜想和匹配，整体来讲它可让咱们的机器人模型变得更聪明。天然语言理解的过程就是机器如何可以理解咱们人类说话的，从中提取有效信息的，其实智能对话整个的嗯，整个的carburetor很是大，除了天然语言理解，还有包含对话管理和人员生成，

3、DM是什么?

当咱们和机器人交流时，为生成一个回复，他须要了解咱们。须要机器人保留对话状态，dollslove中间状态的管理整个模块，叫作店。DM是在维护计划状态的同时协助支持系统生成决策。做为接口和后端任务进行交互，好比假设用户是要调动一些技能或者是要靠第三方服务的，对话管理要知道触发这个行为的x，提供语义表达的一个指望值，必须把整个回复彻底生成，最后回复给用户。用户的上下文和他语义核心表达加在一块儿进入咱们的DM，DM决定下一步操做。

树和有限状态机的解决方案，每当咱们机器人聊天，都是在他的一个数中间不断地转跳。或者是途中进行转跳，咱们如今这个状态，若是上下文是这样，他就会到另一个状态。机器人就是在途中不断转跳。

这个概念已经有不少年了，但你们都还没彻底攻克，目前有不少团队开始回归到supports尝试利用数形和游戏状态机的方式解决，而且效果还不错。

通过12年supported，人类在研究盆子都被supported，这里有一些好比对话吉田草，只是把用户的对话当作是给咱们提供信息的一种方式，而后咱们就尽可能的从中提取earthquake这样的信息，而后供给槽位。快乐引擎，咱们如今评估都是经过感性的评估，就是找不一样的人用一样的话测试模型。目前大部分的模型是没有办法很理性的去指导的，因此训练好的模型，若是不去试一试，是不知道他的回复的。但若是用了星期论的方法，咱们其实就能肯定他的回复是应该是这个仍是有意义的。目前最流行的一些方式就是统计学的方式，只要体育课vip客户这个跑ssf这个pos系统包括目前不少人在研究的学习就reinforcement。400的方法，小孩学习有什么好处呢，就是当用户输入的时候有不少不肯定的信息是用户未必会按照咱们想的方式。使用咱们的对话。

怎样可以用不肯定信息找到合适方法建模呢，有人想到了强化信息对抗网络方式让模型不断学习，同时不断净化本身。这种方式的好处是咱们能够把这些不肯定性也一块儿考量了，模型会变得更聪明。这也是个很好的研究方向，你们若是对最快有研究的话，寻找课题的能够看reading这部分的发展。

为何要打造腾讯智能对话平台就很产品？由于整个智能对话不涉及的技术太多了，并且都有必定的门槛，但愿AI深刻到各个行业，最好的方式就是简化环节，提升你们使用能力。

智能对话技术统一对外出口叫作对话机服务，就是但愿你们能够经过简单的配置开箱就能够用。

整个俱全开发的全流程大概分这几步

1. 流模型就定义 在控制台上输入简单信息
2. 四个服务自动阅读模型自动变成模型，不须要懂深度学习是也不用写任何代码，它会自动帮你把模型去申请好。
3. 提供给网页模拟器小程序和公众号进行测试和统一

当一切ok的时候，点击一键点击。就能够发布到公网上给全部人使用。

没有版本管理，使用时海量链接窗口，微信的公众号小程序，企业微信，还有各类h5的解决方案是深度整合的，几乎只要把一些连接，token放到平台上配置一下就能够作到一键接入，好比像公众号，只要扫码就能够关联上公众号成为公众号的智能助手。上线之后，咱们会提供一个数据中心的功能，中心会显示以前运行的全部状态至关于测量差的倾向和脉搏。主动学习的机率也会在数据中呈现，不断的优化你的路线。

这一切都是创建在不须要很是理解智能对话的前提下使用就能够了。

平台的全景图大概分三层

1. 一 针对一些核心技术，好比模型算法，意图识别，槽位收取等，包括多伦知识图谱。
2. 中间一层是平台配置中心。里面分几个部分，好比针对开发者的多渠道发布。能够一键发布到小程序，公众号，移动的h5网页，物联网设备等。
3. 底层是海量的机器人中间件的能力，包含多种类型，例如闲聊型问答，咨询文档型，基本全部常见的机器人平台都是经包含而且能够支持。 同时还有海量的个性化和人性化的开发工具。

最上面那一层是核，不一样行业客户还有部门合做的一些解决方案，如今主动拓展的有金融教育，生活服务，酒店旅游。智能对话平台，也改变了开发流程，最重要的就是简化流程，提升效率，好比内置一些信息，像是须要使用一个全国城市的词典或者是某行业的词典，有内置的能够直接经过一键选择使用。

机器人一键开发之后能够在不一样端同时使用几乎全部源的sdk，能够集成到小程序，这些都会关联到同一个机器人上。总体的解决方案经过扫码就能够接入。

4、怎样在tv上建立第一个机器人？

经过可视化对话的配置平台，只须要在这个平台上面输入一些简单的信息就能够完成兑换。当用户说哪一句话或者相似话语时会进入。若是当他的说法和配置说法，接近程度类似度达到必定程度的时候就会认为他命中，因此不并不须要他是彻底吻合的。当说法命中之后，除了咱们提取用户信息，还能够进行第三方调用，就是vs的配置的调用和回条，复杂场景时，好比当开发者但愿回复店面信息，而后进入下一轮的话的时候，咱们的平台也是很好的支持。例如任务型问法，问答型机器人看到时咱们能够配置一些类似问题和答案，经过一键扫码的方式就能够用小程序或者公众号的智能客服。

在客服中间，机器人同时能够和客户进行闲聊，好比同时接听和对话两我的，而后完成一个多轮对话的任务，好比像订机票在任务中间，若是当用户有问题的时候，他能够跳脱出人，用qq问答精选回复一些问题，好比左边的托运行李的费用，能够显示出问答齐全，对用户来讲，他彻底不知道实际上在调哪一种能力。为提升体验效果，让开发者能够更快的配置，左边是槽位。

槽位光亮就是当用户让配置用户刷卡的时候理论上若是容许从用户说法中提取一些槽位信息，须要用户在户收卡上面标注出来，标注这是一个槽位，当用户收到帮我订到北京的机票时说北京是个地址，这个过程很是繁琐，平台已免去此过程。

当用户配置完全部想要四点之后，不是选择内置四点之后，只要简单的输入很是天然的游戏，好比帮我订到北京机票，这原本不能作为一个说法的，可是咱们会和智能引擎去判断，若是发现未替换成草，用户只要输入天然的语言或者导入一个海量语言，就自动把它练草字所有标注上。这大大提升了用户配置齐全的速度。

人们如何体验

大部分对话相似的产品，都是用从控制台上去体验这种方式呢，依托于腾讯的生产，微信很好的整合，能够在腾讯智能化平台体验小程序上很是容易的登陆云帐号，随后便可显示，全部在一样银行建立的机器人都会自动关联，就能够经过小程序去测试去体验，刚刚配置好了这个机器而且经济能够转化的，经转发分享获取资源和平台。

除了平台自己，咱们还提供海量波特被子中间件的能力，咱们的机全都能力，底层的好比任务型atqq点凹形知识图谱文档型，均可以经过平台对外进行输出，若是只是想要单一能力的用户，好比想要接一个闲聊型中，用户也能够直接经过咱们的平台得到这个能力。

关键指标

开发者须要有一个客观的认识，目前咱们全部的任务识别的准确率包括sq深度学习模型的命中准确率都超过95%，行业知识库，已经积累了超过10万个。任务型的延迟和ip的延迟都会小于100毫秒。性能还在持续优化，最终会把它优化到小于50毫秒，综合来讲，性能很是优异，包含海量的数据，顶尖的算法，丰富的经验，最优化的接触体验。客户源也有不少。

旅游时会用到小程序其实背后就是使用第一批的对话能力。同时还有文理类，差旅类的，这样的案例，包括春秋航空深航的订票助手。还有香格里拉酒店的对话机器人，它能够帮助你订房间，预定出行和控制房间的设备。金融类包括中国银行，光大银行，中信银行减轻了人工客服的压力。

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